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初二一班扛把子
发布于 2021-05-09 16:53
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算法面经

已拿到意向书,回馈牛客。面经更新:

4.9笔试 
4.15一面
   自我介绍
   项目(具体内容,自己作的部分是什么,出彩点在哪)
   特征提取的方式
   随机森林和bagging的区别
   xgboost和lightgbm
   如果模型要实现multitask,要怎么处理?

4.18二面
   项目细节原理
   过拟合(BN为什么可以防止过拟合?有没有过相关证明?Dropout呢?)
   证明快排的期望时间复杂度是O(nlgn)
   为什么LR模型又可称最大熵模型?
   梯度下降法是一阶导,牛顿法是二阶导?为什么还会有牛顿法的出现?说明数学原理
   除了CV方面还了解哪些模型?

4.27Hr面
  自我介绍
  最出彩的项目细节
  如何看待团队合作和个人任务?
  最大困难
  为什么投递这个岗位

4.28OC
5.9意向书

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